摘要:阐述智慧矿山的建设,未来矿山实践和理论研究,基于5G技术的网络架构、设备部署,从而进一步探索和完善5G技术在远程智慧采矿的应用。
当前我国煤炭产业无线通信系统主要还是依托WiFi和4G技术,随着物联网时代的到来,智慧矿山的发展在逐步实现智能化和实时化,传感器技术的发展更是推进了智慧采矿的发展。随着第五代移动通信技术的蓬勃发展,智慧矿山领域在通信系统及通信方式的需求不断提高,5G技术的发展进一步提高煤矿企业生产效率,成为一个重要课题[1]。传统采矿业内部的信息化与数字化程度较低,利用现有网络结合5G技术,提出智慧矿山的研究。先基于现有网络建设车载监控与车载定位项目,在根据5G的低时延与高可靠性特点建设远程采矿项目。
1、智慧矿山
传统的采矿业主要是以人力为主体去实现,在实际作业过程中,主要依赖人的主观意志,不能准确、即时的去完成,再加上易疲劳、记忆偏差、知识不足等多方面,传统的采矿业表现出了:看不清、算不准、控不住。物联网技术的发展,将智慧矿山成为一个欣的信息世界,从实践的角度,智慧矿山的运行实现了操控人员在调度控制室,通过输入生产任务或目标,通过操作鼠标、键盘等输入设备,控制提升设备、通风机等采矿设备,使得各机器自适应工作面条件,进一步优化了自己的工作参数,保证了相关设备的协作和联动。智慧矿山技术的发展不断地自动采集矿下信息并及时返回,通过信息算法和智能模型处理,信息传输主要依赖于CDMA、WiFi、3G、4G通信系统,较好地保证了生产过程中语音、图像、视频传输等信息的传输。然而,随着煤矿行业的发展及智慧矿山水平的提升,在采煤、运输等方面对无线通信系统的带宽需求在不断提高,5G技术的出现,将突破以往通信技术在传输过程中的带宽、时延、连接数等方面的制约,依托5G通信技术实现智慧远程采矿也将实现新的突破。
2、5G技术在采矿中的应用
5G作为第五代移动通信技术较4G有更高的性能,不只是简单的解决了移动状态下人与人、人与机器、机器与机器之间实时交互的问题。同时在用户体验速率、连接数密度和时延性方面取得了突破性的进展,其传输速率达到毫秒级的端到端时延,10Tbps/km2的流量密度。5G技术在智慧采矿中的优点主要表现以下应用案例。
(1)车辆的无人驾驶。传统采矿行业中矿车主要以人工驾驶为主,长时间作业中容易产生疲惫感,容易引起的矿业工作效率低、安全隐患存在的缺点。5G技术的出现,国内外借助于无线通信技术研发了无人驾驶,避免了司机疲劳驾驶带来的安全隐患,对采矿工作环境的要求也相对较低。对车辆的遥控指挥对网络的通信速率和时延要求较高,尤其是多车辆协同作业情况,更是如此。
(2)矿区环境的测绘。传统矿业在采矿作业开始前更多的是人工测绘,但由于矿山工作环境的复杂性和特殊性,很多区域绘制获取不到或不准确,造成矿山资源的浪费。利用5G技术实现无人机对采矿区进行实时绘制,大大提高了信息的准确性和资源的利用率,实现了高产和增产。
(3)传感器技术的应用。矿区通过使用传感器设备实现对矿区数据的实时监测、控制及数据信息的传输,感知设备控制面临着网络通信链路长、环境差等特点。传感器设备监测数据输出、传输过程中常出现延时,使得不能实时计算并完成生产,特别是多车辆、多设备协同作业的情况。利用5G技术对矿山传感器进行改进升级,加大对数据的监测、存储和传输,保证数据传输的有效性和高效性。
5G技术能够实时通过虚拟现实技术将3D地图数据进行转换,获取矿区地理环境,通过传感器获得矿区数据提升车辆的感知能力,通过无线网络增加了连接数密度、传感器节点的扩展,终端设备数据传输的高时效性。5G技术在智慧采矿的网络设备通信、车辆精确定位、安全监测、自主避障等方面都有应用。
3、项目需求分析
(1)智慧矿山网络分析:某传统矿山共计3个采矿区,采矿区分别在50m左右高度山坡上下挖20m左右深坑,现使用4G通信技术,其性能仅能基本满足矿区开采主要业务的数据通信需求。然而,采矿行业对于无线通信技术的需求越来越强烈,传统的移动通信网络结构无法满足智慧矿山的需求,并且智慧矿山需要以极低的消息传输时延,传感器设备监测矿区数据传输的实时性较高,采矿车辆定位的精准性高,以上需求使得智慧矿山网络必须是一种具有超低时延、超高可靠性的网络。5G技术将突破传统无线通信技术在传输带宽、时延、连接数等方面的制约,搭建5G通信网络将为智能化开采、物联网建设、大数据业务等方面提供高速率、低时延、大连接、高可靠的通信链路保障。图1为某矿区地图数据,矿区间距较大,传感器设备监测距离要求尽可能精准,误差较小,采集车辆很少是单个车辆独立完成,需要多车辆协同作业,那么矿区地图需要利用虚拟现实来展现,开采前对矿区地理环境因素:可燃气体、温湿度等信息的获取至关重要,开采过程中对车辆信息的获取、传输要尽力做到小误差、短时延。
图1矿区地理分布图
(2)覆盖需求分析:(1)规划站点MDT分析。现场测试CL网信号差,分析最新MDT。该区域MDT栅格RSRP在105dbm左右,待智慧矿山项目启用后MDT会更差。(2)规划站点CQT分析。分析最新现场测试CQT数据,从测试指标来看,周边整体覆盖较弱,需要开通规划站点进行补盲。
(3)智慧采矿拟建方案:(1)一期为车载监控与车载定位项目。根据以上分析,本期方案主要解决采石场3个开采区覆盖问题,在勘查位置建设十五米组合抱杆定向基站,新增2副FDD-LTE(2T2R天线):扇区1天线挂高50o,方位角350o,电子下倾角5o,机械下倾角3o,总下倾角8o;扇区2天线挂高50o,方位角280o,电子下倾角5o,机械下倾角3o,总下倾角8o。2台L1.8GRRU、10o和90o,1台C800MRRU分别覆盖:10o、90o,解决采石场CL弱覆盖问题,满足车载监控与车载定位需求。(2)二期为智慧5G远程采矿项目。基于5G的远程采矿项目,主要是利用5G网络超低时延,超强可靠性的特点完成采矿车辆的无人驾驶。传统采矿行业无论是开采还是运输都离不开各种各样的工程车辆,并且车辆离不开驾驶员,驾驶员长时间驾驶时间后工作效率下降且存在安全隐患。传统的移动通信网络结构无法满足超低时延超高可靠性这一需求,5G技术所提供的高可靠和超低时延的控制网络是保证系统正常运转的前提。
矿区作业环境苛刻,多种环境传感器要采集工作环境参数信息,高清摄像头要采集工作视频和图像,各种数据生成速度快,体量大,种类多,必须依靠5G通信网络高带宽、低时延、高可靠、高连接的传输特性,将网络切片以及毫米波等5G通信技术引入到车联网中,旨在能够实现超低时延超高可靠性的车联网。5G技术的高速率通过实时对矿区大量的3D地图数据进行转换,传感器数据的共享也将提升车辆的环境感知能力。矿区采矿车辆使用72GHz的毫米波与路边接入单元之间进行无线通信,采用人工智能的在线学习技术进行实时调整和优化作业路线,利用无人驾驶技术,还可以远程遥控指挥矿区采矿车辆,从而达到矿区节约运输成本,提高工作效率的效果。通过5G技术的运用,矿区采矿车辆具备了精确定位、自主感知、安全监测、主动避障等功能,实现了矿区采矿车辆的无人驾驶。
基于5G技术的应用,对矿区工作环境的要求更低,安全隐患更少,工作效率更高。
4、结语
本文通过智慧采矿在不同时期、不同通信技术下采矿指标的分析后,5G无线通信技术进一步提高生产效率,智慧矿山的建设是未来矿山实践和理论研究的前沿方向,基于5G技术的网络架构、设备部署等方面还需要进一步的探索和完善。
参考文献:
[1]霍振龙,张袁浩.5G通信技术及其在煤矿的应用构想[J].工矿自动化,2020,46(03):1-5.
靳丽丽.5G技术在远程智慧采矿中的应用[J].集成电路应用,2020,37(11):70-71.
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在扩频通信系统中,四相相移键控(Quadrature⁃PhaseShiftKeying,QPSK)信号具有误码率低、频谱利用率高等特点[1,2],应用越来越广。为了提高其抗干扰性,I、Q支路分别调制扩频码,如果载波多普勒动态范围大,不完全解扩I、Q支路上的扩频码情况下,锁相的环路无法直接进行载波捕获[3]。一般的扩频系统中都是先进行FFT运算对载波进行初始捕获,再通过锁相环进行跟踪捕获,可见精确的FFT算法是至关重要的[4]。
2024-01-03需要解决的问题。典型远程探测场景下,4 000 km处干扰机与弹头之间的角度间隔仅为0.02°~0.05°,导致常规的单站抗主瓣干扰手段力不从心。例如:利用和差波束的主瓣对消方法可以抑制近主瓣干扰(≥1 5波束宽度)[1,2,3],但对上述场景的目标信干比改善不足5 dB,不满足实际应用需求;盲源分离方法[4,5,6,7,8]利用混合信号相对于源信号统计特性变化找到信号的分离点,从而实现干扰与目标信号的分离。
2024-01-03显示玻璃破碎机理为玻璃缺陷位置应力集中导致裂纹萌生与扩展,并采用断裂分析技术解析起源位置、裂纹扩展、应力类型、冲击和摩擦方向等,全方位研究了玻璃断裂机理;文献[2]研究表明,显示玻璃强度主要取决于表面及边缘缺陷,并通过表面强度测试[3,4]、边缘强度测试[5,6]和冲击强度测试[7,8]表征玻璃强度;文献[9]基于神经网络算法,通过选取玻璃缺陷图像进行神经网络训练,对常见玻璃缺陷进行精确分类及识别。
2024-01-03随着城市化进程的加速,高层建筑物的数量不断增加,电梯已成为高层建筑中必不可少的交通工具[1]。尽管电梯内的电波传播不受自然气候因素的影响,但是电梯环境封闭、区域结构复杂、室外信号难以穿透等因素导致电梯内网络信号较差,严重影响了人们的通信体验和面临突发事件时的应急通信保障。因此,电梯信号覆盖成为各大运营商关注的重点。
2024-01-03正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制是一种能够面对高速移动通信特性的先进调制技术。OTFS通过将发送数据经预处理和星座调整后映射到时延⁃多普勒(Delay⁃Doppler,DD)域,并经过一系列的二维变换使得同一个发送OTFS帧内的信号捕获到DD域等效信道的稀疏性,都经历了与时间选择无关的慢衰落,从而获得信道时间和频率的全分集增益以及更优越的抗干扰性能[3]。
2024-01-03早期的研究通常采用人工提取特征和传统机器学习方法进行情感识别.Bahari等[7]采用非线性k基于递归图的最近邻分类器(KNN),以识别不同的情感.Wang等 [8]使用基于频域特征的支持向量机(SVM)分类器对不同情感进行分类.然而,传统机器学习技术受到特征设计和特征选择的限制,需要大量的专业知识才能设计出性能更优的分类器.
2024-01-03无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)已广泛应用于许多领域,如森林火灾监测、建筑监控等[1,2,3]。一般来说,无线传感器网络由大量的传感器组成。由于这些传感器由能量受限的电池供电,网络的运行时间通常是有限的,这阻碍了传感器网络的发展[4,5,6]。考虑到每个传感器的电池容量是有限的,在电池耗尽之前补充传感器的能量供应至关重要。
2024-01-02快速傅里叶变换(FFT)是数字信号处理领域应用最广泛的算法,其广泛应用于数字通信、雷达系统、成像系统以及图像处理系统中。随着现代数字信号处理技术的发展,系统对于FFT的数据处理精度有着更高的要求。同时,不同的应用环境需要使用不同点数的FFT,对于当前的数字信号处理系统来说,也存在不同点数FFT动态实时切换的应用场景。因此,需要高精度、点数可配置的FFT处理器。
2024-01-02社区是城市的重要组成单元,社区治理水平直接影响城市的治理水平。为了提升社区智慧化管理水平,物联网技术被广泛应用[3,4,5],大量的水压[6,7]、烟感[8]等方面的感知设备在社区部署。大量物联网设备产生了海量的未清洗感知数据[9,10],冗余消息甚至是误报消息夹杂在一起,加重了社区运营管理负担;同时,部署设备的运维与管理也处于空白状态。
2023-10-23随着物联网(IoT)应用的大规模部署,室内人体活动检测受到了越来越多的关注。现存的系统大多需要人员携带传感器等外部设备,存在许多的局限性,如百度的“Baidu Eye”,哈工大的可识别手指的字母手套“CyberGlove”等。基于摄像头的活动识别无需携带外部设备但受限于光照和隐私等外部因素。
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